Baseline income, follow-up income, income mobility and their roles in mental disorders: a longitudinal intra-generational community-based study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Although a number of studies have found that income mobility associated with an elevated risk of mental disorders, existing research does not provide sufficient evidence of how exactly individuals' experience of income mobility per se affects their risk of mental health outcomes. This present study aimed to explore roles of baseline income, follow-up income, and income mobility in the development of mental disorders using an intra-generational, longitudinal follow-up study. METHODS: We used data from the Montreal South-West Longitudinal Catchment Area Study. A total of 1117 participants with complete information both on income and past 12-month diagnoses of mental disorders were selected for this study. Diagonal Reference Models were used to simultaneously examine roles of income at baseline, income at follow-up, and income mobility in mental disorders during a 4-year follow-up. RESULTS: Both baseline and follow-up income were important predictors for any mental disorder and major depression among males and females. Those with low income had a higher risk of any mental disorders and major depression. No evidence was found to support an association between income mobility (neither downwards nor upwards) and mental disorders. Marital status was uniquely associated with any mental disorder among males. Having a pre-existing diagnosis of any mental disorder at origin was associated with any mental disorder and major depression at the end of the 4-year follow-up. CONCLUSIONS: This study first simultaneously examined roles of income at baseline, at follow-up, and mobility in mental disorders among a large-scale intra-generational community-based study. This present study provides additional evidence on how income is associated with an individuals' likelihood of mental disorders.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».